신경회로망을 이용한 한글 한자 혼용 문서 인식기의 개발 = Development of a Korean and Chinese Character Document Reader Using Neural Networks
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발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
1992
작성언어
Korean
KDC
004
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
677-680(4쪽)
제공처
최근 사회가 정보화됨에 따라 인간과 컴퓨터 사이에 정보 교환 수단에 관한 연구가 많이 진행되어 왔다. 그중 다량의 정보를 신속하게, 그리고 자동적으로 입력시킬 수 있는 방법 중의 하나가 문서인식이다. 현재까지는 주로 한글로만 구성된 문서에 국한된 연구가 진행되었으나 실제적으로 한글 이외의 다른 문자가 혼용된 문서가 많이 쓰이고 있으며 컴퓨터 상에서도 이러한 문서를 처리할 수 있어야 한다. 따라서 한글과 다른 여러나라의 문자들이 혼용된 문서를 보다 빠르게 인식할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 한글과 한자가 혼용된 문서의 인식기를 구성하였다. 이를 위해 한글에 의존하지 않는 인식 방법 및 특징을 제안한다. 또 기존의 신경회로망 중 SOFM(Self Organizing Feature Map)을 수정하여 한글 한자를 6가지로 유형분류한 후, 분류된 각 유형 내에서는 APC(Adaptive Pattern Classifer)를 이용하여 인식하는 방법을 사용하였다. 실험 결과 한글 520자 명조체, 고딕체와 한자 900자에 대해 약 95%의 인식률을 보였다. 또 한글과 한자가 혼용된 문서에 대해 약 94%의 인식률을 보였으며 인식 속도는 1초에 약 8자를 인식하였다. 그밖에 본 연구에서 제한된 인식기의 특징은 한글의 구조적 특성에 전혀 의존하지 않기 때문에 어느 활자체 및 어느 나라의 문자도 추가학습에 의해 인식할 수 있다는 것이다.
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